Neighbourhood characteristics, lifestyle factors, and child development: Secondary analysis of the All our families cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neighbourhood characteristics have been found to influence child development, but little is known about lifestyle factors that may moderate this relationship, which can provide modifiable targets for policies and programing. This study investigated the association between neighbourhood characteristics (e.g., deprivation, disorder) during pregnancy and child development at age 5 in relation to various lifestyle factors (e.g., physical activity, parent-child reading, community resource use) during early childhood. Methods: A secondary analysis was conducted using multilevel modeling of data from the All Our Families cohort, recruited in Canada from 2008 to 2010. Participants self-reported on demographics during pregnancy, lifestyle factors at 3 years, and child development at 5 years using the Ages and Stages Questionnaire (ASQ-3). Neighbourhood deprivation was evaluated using the Vancouver Area Deprivation Index (VANDIX), while disorder was measured using police services' community crime reports. Results: Geocoded information was available for 2,444 participants. After adjusting for covariates, multilevel modeling indicated a significant negative association between neighbourhood deprivation and overall child development (b = -.726, 95% CI: -1.344, -.120). Parent-child reading was found to be a significant moderator of the effect of neighbourhood disorder (b = .005, 95% CI: .001, .009). There were no statistically significant moderation effects for physical activity or community resource use. Conclusion: Neighbourhood deprivation during pregnancy is associated with early child development. Parent-child reading may function as a protective factor in the presence of higher neighbourhood disorder. Overall, neighbourhood-level effects should be considered in policies and community programs that promote family and child well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».